सारंग वरुडकर - सीनियर CASB तकनीकी उत्पाद विपणन प्रबंधक, Skyhigh Security
16 दिसंबर, 2024 3 मिनट पढ़ें
लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के तेजी से अपनाए जाने से संगठनों में AI के उपयोग में क्रांतिकारी बदलाव आया है, ग्राहक इंटरैक्शन को बेहतर बनाने से लेकर उन्नत डेटा विश्लेषण को सक्षम करने तक। हालाँकि, AI की शक्ति के साथ उभरती हुई सुरक्षा कमज़ोरियों को दूर करने की ज़िम्मेदारी भी आती है। सरल प्रॉम्प्ट-स्तरीय सुरक्षा अब पर्याप्त नहीं है - AI पाइपलाइनों को प्रभावी ढंग से सुरक्षित करने के लिए एक मजबूत, सिस्टम-वाइड दृष्टिकोण की आवश्यकता है।
AI सुरक्षा में अग्रणी Skyhigh SSE , 2025 OWASP शीर्ष 10 LLM खतरों के साथ संरेखित एक व्यापक ढांचा प्रदान करता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि AI सिस्टम सुरक्षित, नैतिक और विश्वसनीय बने रहें। आइए प्रमुख जोखिमों का पता लगाएं और जानें कि Skyhigh SSE उन्हें कैसे कम करता है।
एआई सुरक्षा के लिए सिस्टम-स्तरीय दृष्टिकोण
OWASP शीर्ष 10 एलएलएम खतरे एलएलएम अनुप्रयोगों को सुरक्षित करने के लिए एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करते हैं, जो एआई प्रणाली के हर चरण में दृश्यता और नियंत्रण पर जोर देते हैं - इनपुट और आउटपुट से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और आपूर्ति श्रृंखला तक।
OWASP शीर्ष 10 LLM खतरे और Skyhigh SSE का उपयोग करके शमन
1. शीघ्र इंजेक्शन
त्वरित इंजेक्शन दुर्भावनापूर्ण इनपुट, समझौतापूर्ण आउटपुट और संवेदनशील डेटा के माध्यम से LLM व्यवहार में हेरफेर करता है।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- शैडो आईटी और यूआरएल फ़िल्टरिंग के माध्यम से केवल विश्वसनीय एआई सेवाओं तक पहुंच की अनुमति दें।
- डीएलपी नीतियों और इनपुट/आउटपुट फ़िल्टरिंग के साथ हानिकारक संकेतों को ब्लॉक करें।
- Remote Browser Isolation (आरबीआई) का उपयोग करके एआई इंटरैक्शन को सुरक्षित करें।
- हेरफेर को रोकने के लिए आउटपुट को मान्य करें।
2. संवेदनशील जानकारी का प्रकटीकरण
एलएलएम अनजाने में पीआईआई, वित्तीय डेटा या व्यवसाय-महत्वपूर्ण जानकारी को उजागर कर सकते हैं।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- संवेदनशील इनपुट को छिपाने के लिए डेटा का स्वच्छताकरण ।
- गोपनीय डेटा लीक का पता लगाने और उसे रोकने के लिए डीएलपी नीतियाँ ।
- डेटा एक्सपोजर को प्रतिबंधित करने के लिए न्यूनतम-विशेषाधिकार पहुंच को लागू करें।
3. आपूर्ति श्रृंखला की कमज़ोरियाँ
तीसरे पक्ष के मॉडल, डेटासेट या प्लगइन्स बैकडोर, पूर्वाग्रह या सुरक्षा दोष उत्पन्न कर सकते हैं।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- शैडो आईटी प्रबंधन के साथ सत्यापित प्रदाताओं तक उपयोग को प्रतिबंधित करें।
- अखंडता और जोखिम के लिए बाह्य घटकों का ऑडिट करें।
- डेटासेट, प्लगइन्स और मॉडल में स्वच्छता लागू करें।
4. डेटा और मॉडल विषाक्तता
हमलावर प्रशिक्षण के दौरान दुर्भावनापूर्ण डेटा इंजेक्ट करते हैं, जिससे मॉडल का व्यवहार दूषित हो जाता है।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- हानिकारक सामग्री को ब्लॉक करने के लिए DLP फ़िल्टरिंग लागू करें.
- विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा स्रोतों को मान्य करें।
- जोखिमपूर्ण व्यवहार निगरानी उपकरणों जैसे जोखिमपूर्ण शीघ्र पहचान के साथ विसंगतियों का पता लगाएं।
5. अनुचित आउटपुट हैंडलिंग
अमान्य आउटपुट संवेदनशील डेटा को उजागर कर सकते हैं या SQL इंजेक्शन जैसे जोखिम को सक्षम कर सकते हैं।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- आउटपुट को मान्य करने के लिए प्रतिक्रिया फ़ायरवॉल लागू करें।
- सख्त आउटपुट नियंत्रण के लिए शून्य ट्रस्ट नीतियां लागू करें।
- आरबीआई का उपयोग करके जोखिम को रोकें।
6. अत्यधिक एजेंसी
अत्यधिक विशेषाधिकार वाले एलएलएम अनधिकृत प्रणालियों या डेटा के साथ बातचीत कर सकते हैं।
शमन:
- पात्रता नियंत्रण के साथ कार्यक्षमता को सीमित करें.
- सुनिश्चित करें कि केवल अनुमोदित संकेत ही सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करें।
- अतिक्रमण को रोकने के लिए क्रॉस-सत्यापन का उपयोग करें।
7. सिस्टम प्रॉम्प्ट लीकेज
हमलावर संवेदनशील कॉन्फ़िगरेशन तक पहुंचने के लिए सिस्टम-स्तरीय निर्देशों का फायदा उठाते हैं।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- सिस्टम प्रॉम्प्ट तक पहुंच को अवरुद्ध करने के लिए DLP नीतियों का उपयोग करें.
- महत्वपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन को अलग करें.
- रिसाव को रोकने के लिए आउटपुट को फ़िल्टर करें।
8. वेक्टर और एम्बेडिंग की कमज़ोरियाँ
असुरक्षित एम्बेडिंग और वेक्टर डेटाबेस को अनधिकृत पहुंच के लिए हेरफेर किया जा सकता है।
शमन:
- सुरक्षित पहुंच के लिए पात्रता नियंत्रण लागू करें।
- वेक्टरों को मान्य एवं स्वच्छ करें।
- विसंगतियों पर निरंतर निगरानी रखें।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- जोखिमपूर्ण व्यवहार निगरानी उपकरणों जैसे जोखिमपूर्ण शीघ्र पहचान के साथ विसंगतियों का पता लगाएं।
9. गलत सूचना
एलएलएम गलत या भ्रामक परिणाम (मतिभ्रम) उत्पन्न कर सकता है, जिससे विश्वसनीयता को नुकसान पहुंच सकता है।
शमन:
- एलएलएम को विश्वसनीय आरएजी फ्रेमवर्क से कनेक्ट करें।
- स्वचालित उपकरणों और मानवीय निरीक्षण का उपयोग करके आउटपुट का क्रॉस-सत्यापन करें।
- विसंगतियों पर नजर रखें और गलत सूचना को सही करें।
10. असीमित उपभोग
अत्यधिक क्वेरीज़ से सिस्टम पर अत्यधिक दबाव पड़ सकता है, जिससे संसाधन समाप्त हो सकते हैं।
स्काईहाई एसएसई का उपयोग करके शमन:
- स्थिरता बनाए रखने के लिए दर सीमित करना और थ्रॉटलिंग लागू करें।
- इनपुट सत्यापन के माध्यम से क्वेरी आकार को प्रतिबंधित करें.
- संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए QoS नीतियां लागू करें।
आगे का रास्ता: स्काईहाई एसएसई के साथ व्यापक एआई सुरक्षा
आधुनिक AI सिस्टम की परस्पर संबद्ध, डेटा-संचालित प्रकृति एक सक्रिय, सिस्टम-स्तरीय सुरक्षा दृष्टिकोण की मांग करती है। Skyhigh SSE OWASP टॉप 10 कमजोरियों के पूरे स्पेक्ट्रम को संबोधित करके रास्ता दिखाता है।
त्वरित इंजेक्शन, संवेदनशील डेटा लीक और अत्यधिक एजेंसी जैसे जोखिमों को कम करके, स्काईहाई एसएसई संगठनों को प्रदर्शन और मापनीयता बनाए रखते हुए अपने एआई अनुप्रयोगों को सुरक्षित करने में सक्षम बनाता है।
एआई का भविष्य सुरक्षित करना
स्काईहाई एसएसई व्यवसायों को सुरक्षित और नैतिक रूप से एआई की पूरी क्षमता को अनलॉक करने में सक्षम बनाता है। अपने उन्नत सुरक्षा उपकरणों और बहु-स्तरित सुरक्षा के साथ, स्काईहाई एसएसई सुनिश्चित करता है कि एआई परिनियोजन भरोसेमंद, स्केलेबल और अनुपालन योग्य रहे।
हम सब मिलकर एआई का भविष्य सुरक्षित कर सकते हैं।
क्या आप अपने संगठन की AI यात्रा को सुरक्षित करने के लिए तैयार हैं? यहाँ क्लिक करके जानें कि कैसे Skyhigh Security एआई अनुप्रयोगों की सुरक्षा कर रहा है और एआई युग के लिए डेटा संरक्षण में अग्रणी है।
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